CN1869613A - 一种基于相似性度量的天体光谱自动分类与红移测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及天体光谱处理技术领域。一种基于相似性度量的天体光谱自动分类与红移测量方法。将天体光谱分为恒星、星系和类星体三种，并对星系和类星体进行红移测量。方法包括三大步骤：首先对光谱进行预处理；然后进行谱线提取；最后，利用提取出的谱线信息确定红移候选，并通过目标光谱和模板光谱间的相似性度量来交叉验证红移候选以确定红移值和天体类型。本发明能同时实现光谱的分类和红移测量，避免了传统的先分类再进行测量或者先测量再分类造成的错误累积。本发明的分类正确率对恒星、星系和类星体分别能达到92％、97.9％和98.8％；红移测量正确率对星系和类星体分别能达到97.8％和94％。本发明可用于海量天体光谱的自动分析。
Description
技术领域
本发明涉及天体光谱处理技术领域，特别是一种基于相似性度量的天体光谱自动分类与红移测量方法。
背景技术
天体光谱自动分类和红移测量对大型的红移巡天项目有着非常重要的意义。目前国际上众多的光谱分类都是在红移值已知的前提下先将光谱移回静止波长再进行分类。红移测量基本上是通过两种途径进行的：一种是谱线证认，另一种是交叉相关。当光谱受噪声污染严重时，谱线证认就比较困难。而传统的交叉相关法由于受到可观测波段的限制，只能对低红移的光谱进行测量，并且同样不适于低信噪比的光谱。大型的红移巡天项目观测的科学目标通常是非常暗的未知天体，获得的天体光谱受噪声污染特别严重且红移值未知，其中包含有大量的高红移的类星体光谱。如何对高噪声，高红移的未知类型的天体光谱进行分类与红移测量已成了一个迫切需要解决的难题。
发明内容
光谱的红移值和类型均未知使得现有的一些自动分类方法和红移测量方法不能有效地运用。为了解决在红移值和类型未知、高噪声、高红移情况下的天体光谱的自动分类和红移测量，本发明提供一种基于相似性度量的光谱分类和红移测量方法。如附图1所示：光谱的分类是将光谱分为恒星、星系和类星体，红移测量是对星系和类星体光谱进行的。所述方法首先对光谱进行预处理；然后进行谱线提取；最后，利用提取出的谱线信息确定红移候选，并通过目标光谱和模板光谱间的相似性度量来交叉验证红移候选以确定红移值和天体类型。恒星模板是通过对Jacoby(1984)公布的161条标准恒星光谱进行主成分分析得到的两个特征光谱，星系的模板是通过对Kinney & Calzetti(1996)的四个正常星系的静止模板和七个星爆星系的静止模板分别进行主分量分析得到的两个特征光谱，类星体模板采用Vanden Berk et al(2001)合成的一个类星体光谱。
本发明能同时实现光谱的分类和红移测量。自动分类正确率对恒星能达到92％，对星系能达到97.9％，对类星体能达到98.8％；本发明的红移测量正确率对星系能达到97.8％，对类星体能达到94％。本发明可用于海量天体光谱的自动分析。
附图说明
图1是所述方法的功能示意图
图2是基于相似性度量进行光谱分类和红移测量的流程图。
具体实施方式
如附图2所示，基于相似性度量的光谱分类和红移测量方法包括三大步骤：第一步S1，对光谱进行预处理；第二步S2，进行谱线提取；第三步S3，进行光谱的分类和红移测量。各步骤的具体说明如下：
S1光谱的预处理
首先，在光谱上可能存在天光线的固定波长附近进行中值滤波，去除天光线；
然后，用小波软阈值法去除随机噪声；最后，采用带宽为30nm的中值滤波器拟合连续谱，用去噪后的光谱除以连续谱并将生成的光谱减去一。
S2谱线提取
在经过预处理后的光谱上进行逐点搜索，并通过特征约束来识别谱线。利用特征约束进行谱线的识别，特征约束为：谱线线心的强度必须大于设定的局部阈值和整体阈值，局部阈值的设置是为了尽可能提取不同强度的谱线，整体阈值的设置是为了限定谱线线心强度的下界；谱线的起始波长和终止波长处的强度必须小于谱线线心的强度。提取出的谱线包含两种信息：谱线的特征波长和谱线的线型(发射或吸收)。
S3光谱分类和红移测量
首先利用提取出的谱线信息确定红移候选，然后通过度量目标光谱和红移后的模板光谱间的相似性来交叉验证红移候选以确定红移值和天体类型，其步骤如下：
(1)将恒星、星系和类星体的静止模板光谱以及目标光谱进行连续谱去除，并去除目标光谱中的天光线；
(2)利用天体光谱谱线表中的谱线线型信息和特征波长信息与S2中提取出的谱线信息，确定红移候选；
(3)按红移候选将连续谱去除后的静止模板光谱红移，度量所得到光谱与连续谱去除后的目标光谱的相似度；
(4)最大相似度对应的红移候选即为目标光谱的红移值，最大相似度对应的静止模板类型即为目标光谱的类型。
模板光谱，恒星模板是通过对Jacoby(1984)公布的161条标准恒星光谱进行主成分分析得到的两个特征光谱，星系的模板是通过对Kinney & Calzetti(1996)的四个正常星系的静止模板和七个星爆星系的静止模板分别进行主分量分析得到的两个特征光谱，类星体模板采用Vanden Berk et al(2001)合成的一个类星体光谱。
光谱间的相似性度量，仅当红移候选为零时，才考虑恒星的模板光谱。
光谱间的相似性度量，必须首先去除光谱的连续谱，然后通过局部加权相关进行相似性度量。
局部加权相关，包括步骤：
(1)将两个光谱向量分别等分为4个子段；
(2)将每个子段标准化为单位向量；
(3)采用向量内积求两个光谱对应子段间的相关值；
(4)求所得到相关值的加权和。
相关值的加权和，应遵循原则：相关值越大，则相应的权值越大；所有权值的和为1。该处的权值采用0.1∶0.2∶0.3∶0.4。
Claims (10)
1.一种基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红移测量方法，包括三大步骤：第一步S1，对光谱进行预处理；第二步S2，进行谱线提取；第三步S3，进行光谱分类和红移测量。
2.按权利要求1所述的基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红移测量方法，其特征在于，光谱的预处理：首先，在光谱上可能存在天光线的固定波长附近进行中值滤波，去除天光线；然后，用小波软阈值法去除随机噪声；最后，采用带宽为30nm的中值滤波器拟合连续谱，用去噪后的光谱除以连续谱并将生成的光谱减去一。
3.按权利要求1所述的基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红移测量方法，其特征在于，谱线提取：利用特征约束进行谱线的识别，特征约束为：谱线线心的强度必须大于设定的局部阈值和整体阈值，局部阈值的设置是为了尽可能提取不同强度的谱线，整体阈值的设置是为了限定谱线线心强度的下界；谱线的起始波长和终止波长处的强度必须小于谱线线心的强度。
4.按权利要求1所述的基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红移测量方法，其特征在于，光谱分类和红移测量，将天体光谱粗分为恒星、星系、类星体三种光谱，红移测量是对星系和类星体光谱进行的。
5.按权利要求1所述的基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红移测量方法，其特征在于，光谱分类和红移测量，首先利用提取出的谱线信息确定红移候选，然后通过度量目标光谱和红移后的模板光谱间的相似性来交叉验证红移候选以确定红移值和天体类型，其步骤如下：
(1)将恒星、星系和类星体的静止模板光谱以及目标光谱进行连续谱去除，并去除目标光谱中的天光线；
(2)利用天体光谱谱线表中的谱线线型信息和特征波长信息与S2中提取出的谱线信息，确定红移候选；
(3)按红移候选将连续谱去除后的静止模板光谱红移，度量所得到光谱与连续谱去除后的目标光谱的相似度；
(4)最大相似度对应的红移候选即为目标光谱的红移值，最大相似度对应的静止模板类型即为目标光谱的类型。
6.按权利要求5所述的基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红移测量方法，其特征在于，模板光谱，恒星模板是通过对161条标准恒星光谱进行主成分分析得到的两个特征光谱，星系的模板是通过对四个正常星系的静止模板和七个星爆星系的静止模板分别进行主分量分析得到的两个特征光谱，类星体模板采用合成的一个类星体光谱。
7.按权利要求5所述的基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红移测量方法，其特征在于，光谱间的相似性度量，仅当红移候选为零时，才考虑恒星的模板光谱。
8.按权利要求5所述的基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红移测量方法，其特征在于，光谱间的相似性度量，必须首先去除光谱的连续谱，然后通过局部加权相关进行相似性度量。
9.按权利要求8所述的基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红移测量方法，其特征在于，局部加权相关，包括步骤：
局部加权相关，包括步骤：
(1)将两个光谱向量分别等分为4个子段；
(2)将每个子段标准化为单位向量；
(3)采用向量内积求两个光谱对应子段间的相关值；
(4)求所得到相关值的加权和。
10.按权利要求9所述的基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红移测量方法，其特征在于，相关值的加权和，应遵循原则：相关值越大，则相应的权值越大；所有权值的和为1。
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